Este artigo apresenta uma proposta alternativa para a análise de dados de fisiologia de plantas, usando
como apoio, técnicas de visualização de informações. Estas técnicas conseguem gerar visualizações
diretamente a partir de dados de alta dimensionalidade, que auxiliam a compreensão dos dados e servem
para auxiliar a identificação dos atributos mais relevantes para a discriminação das espécies estudadas. A identificação dos parâmetros mais relevantes é fundamental para a construção de um modelo de
classificação, seja usando um classificador Bayesiano ou mesmo uma Rede Neural Artificial.
This paper presents an alternative proposal for the analysis of data from plant physiology, using as support, information visualization techniques. These techniques can generate visualizations directly from data of high dimensionality, which can help to understand the data and serve to support the identification of the most relevant attributes for the discrimination of species. The selection of the most important parameters is essential for the construction of a classification model, either using a Bayesian classifier or Artificial Neural Network.
